體重管理如何融入日常生活 這份科學攻略請收好
2025-11-10 06:37 2,971次浏览武漢到彼爾姆很遠，相距6500多公裡，這段旅程葉蓮娜一家走了87年。 武漢和彼爾姆很近，不只因為它們都是中俄萬裡茶道上的重要節點，還因為這裡長眠著她們的親人…… 87年來，葉蓮娜一家三代人一直魂牽夢繞著「漢口」…… 外祖母米娜是個堅強勤勞的人 去世前三年裡還在堅持工作 7月，知道葉蓮娜要來武漢，她87歲的母親伊拉激動了很久。外祖父舒斯特爾1938年在武漢四二九空戰中犧牲時，母親伊拉剛半歲，伊拉對父親的全部記憶都在這封從武漢寄回的家書中，想起自己的父親就必然想到武漢。 伊拉(左)與葉蓮娜母女。記者諶達軍翻拍 臨來中國前，母親伊拉反覆囑咐葉蓮娜一定要在武漢多拍些風景照和視頻。「她希望更真切地看到她父親為之戰鬥過的武漢是一座怎樣偉大、美麗的城市。」葉蓮娜告訴記者。 5日下午，葉蓮娜在光谷乘坐了空軌懸浮列車。她從九峰山站進站，一直坐到龍泉山，又從龍泉山坐回九峰山。她坐在車窗前拿著一臺手機雲臺穩定器，一直在拍攝。沿途的生態大走廊中的綠色植被、近處的樓宇和遠處的山巒，從她凌空的鏡頭前逐一划過。她說，這些生態景色很有園藝感，母親是生態環保工程師，會很喜歡這段視頻中的景致。 末了，葉蓮娜拿出印有二維碼的自動進站票根端詳。頓了會兒，她對記者說，這張票根讓她突然想起了外祖母米娜。「她退休後還在堅持工作，直到去世的前三年裡，她還在彼爾姆一家劇院做檢票員。她這一輩子都很堅強，很勤勞。」她說，外祖母做檢票員不只是為了收入，她已習慣勞動和充實的生活，閒不下來。 米娜(左)與舒斯特爾結婚時的合照。記者諶達軍翻拍 葉蓮娜又拿出舒斯特爾1938年從武漢寫的唯一一封家書給記者看，信中舒斯特爾對米娜說：「一切都會好起來的，你要照顧好女兒，撫養她健康平安地長大成人，這是你的主要任務。」葉蓮娜說，舒斯特爾犧牲後，外祖母米娜沒有再婚，而是珍藏著這封家書，獨自撐起家庭，撫養女兒，完成她丈夫的囑託。 1938年3月14日，舒斯特爾從漢口寫回的家書。記者諶達軍翻拍 舒斯特爾和妻子米娜曾生活在彼爾姆，夫妻恩愛。舒斯特爾最初是在彼爾姆的捷爾任斯基工廠做專業技術工人。葉蓮娜說，在共青團州委號召下，他去了飛行員學校學習深造，畢業後在莫斯科附近的柳別爾齊戰鬥機大隊服役。米娜在部隊後勤機構「軍人之家」做會計。她母親伊拉1937年10月出生在柳別爾齊。 列車行到龍泉山附近，窗外的池塘裡荷葉田田，荷花綻放。 葉蓮娜回憶道，衛國戰爭爆發後，她們家被疏散到了老家彼爾姆，像當時所有蘇聯人一樣，米娜母女倆在饑寒交迫中堅信勝利會到來。在戰後的一段日子裡，米娜帶著伊拉生活在彼爾姆農村的老房子裡，那裡沒供暖也沒自來水，米娜每天要到較遠的地方去挑水，靠吃政府和部隊的救濟糧生活。1980年，米娜因中風病逝，終年66歲。 米娜(左)與伊拉母女。記者諶達軍翻拍 乘坐完空軌已是晚7時。沿高新大道乘車回酒店，看到道路左側的小米武漢總部大樓，葉蓮娜拿出手機說自己也是小米用戶，家裡還有塊小米智能表。 夜幕降臨，道路兩邊路燈開始亮起，遠遠望去流光溢彩。眼前划過光影勾勒出的現代樓宇，葉蓮娜手中捏著那封87年前泛黃家書的一角說，這座城市很美，很現代。 這座墓碑見證了中俄兩國人民的友誼 我們俄羅斯人會永遠保存這段記憶 舒斯特爾烈士的名字刻在解放公園蘇聯空軍志願隊烈士墓碑上。來武漢前，葉蓮娜就向記者提出，一定要去看望烈士墓設計師的家人。 蘇聯空軍志願隊烈士舒斯特爾來華前的戎裝照。記者諶達軍翻拍 6日上午11時，葉蓮娜來到烈士墓工程設計師張良皋女兒張眺的家中拜訪。一進門，年逾七旬的張眺熱淚盈眶，迎上去緊握葉蓮娜的手說：「您的外祖父為我們這座城市而犧牲，我們感謝您！」葉蓮娜聽到翻譯也用俄語說：「是我們要謝謝您的父親！」 張眺說，舒斯特爾烈士是1938年四二九空戰犧牲的，這場空戰我們取得了大捷，當時武漢人不是跑防空洞，而是搶著到視野開闊的地方觀空戰。父親張良皋那時在武漢念書，才15歲，就親眼看到過四二九空戰的場景。 張眺說，「他總是和我們說，四二九空戰從龜山尾巴處出現的中國戰機和過去不同了，有很多單翼戰鬥機，他聽說是有蘇聯志願隊來幫我們打日本人了。」聽到這裡，葉蓮娜打開手機相冊，給張眺看舒斯特爾空戰中駕駛的И-16戰鬥機的多幅照片。 葉蓮娜問張眺，家裡有沒有當年烈士墓的照片和設計圖。張眺拿出張良皋2013年7月繪製的《解放公園蘇聯空軍志願隊烈士墓黃康宇總工程師方案回憶圖》，展開給葉蓮娜看。圖上前後有牌樓，紀念碑、墓臺在一條軸線上，墓臺後有一個穹頂式紀念堂。她說，當時遷墓建墓工程緊，父親基本不回家，夜以繼日完成工程。「那時他的身體很不好，肺結核、膽結石、胃潰瘍，工程竣工消息登報時，他已經在住院做手術了。他總說自己和烈士們算同齡人，他們為中國犧牲，我們要盡全力把工程完成好，這個墓就是要表達我們的敬重。」 1982年，張眺上大學，學校組織看蘇聯電影《解放》，她和父親同去觀看。影片結束時，屏幕上打出一行數字，是第二次世界大戰犧牲的人數。「當時我父親兩行熱淚就流下來了，還自言自語：『我們是同齡人！』這就包括您的外祖父。如果不是戰爭，您是能見到您外祖父的。」她說。 6日，葉蓮娜(左)來到烈士墓工程設計師張良皋先生的女兒張眺家拜訪。記者諶達軍攝 不等翻譯翻完，葉蓮娜動情地說：「您的父親非常偉大。您父親設計的紀念碑，紀念這些為中國人民解放事業犧牲的人。那場戰爭給人類帶來了苦難，很多人沒有了父親、丈夫、兒子。解放公園這座墓碑見證了中俄兩國人民的友誼，我們俄羅斯人會永遠保存這段記憶，一代一代傳下去。」 葉蓮娜說，外祖父作為援華空軍志願隊隊員在中國英勇作戰犧牲的事跡，在俄羅斯，在自己的家鄉彼爾姆，了解的人並不多，只在彼爾姆捷爾任斯基工廠一面紀念牆上刻有他的名字。 張良皋先生晚年和女兒張眺一家生活在一起，現在張眺家中陳設還如先生生前一般，客廳和書房的書架、書桌上擺滿了各類經典書籍。家中牆壁上掛著多幅先生遒勁的書法：「壯士龍騰歸漢日，倭奴鼠伏投荒時」「徵人曉月照盧溝，望極燕雲十六州。三島投降經五紀，八年抗戰足千秋。」在翻譯的介紹下，葉蓮娜在這些書法前端詳了良久。 看到張眺家有很多書籍，葉蓮娜說他們家也有很多書，都是外祖母米娜留下的。這些書裡有很多都是蘇聯時期的經典文學作品，包括《鋼鐵是怎樣煉成的》，令她印象深刻的還有一本講述紐倫堡大審判的圖文集，那是人類正義戰勝邪惡的記憶。 聽說葉蓮娜來自同在萬裡茶道上的彼爾姆，張眺把一盒普洱茶送給葉蓮娜的母親伊拉。指著盒上的字說「歲月傳承，時間沉澱」，張眺祝87歲的伊拉健康長壽。葉蓮娜也將此次捐給中南財經政法大學的檔案的數字版贈送給了張眺。 6日，葉蓮娜(左)來到烈士墓工程設計師張良皋先生的女兒張眺家拜訪，兩人相互擁抱。記者諶達軍攝 臨別時，張眺伸出手欲握手道別。葉蓮娜問：「我能不能和您擁抱一下？」56歲的葉蓮娜與年過70旬的張眺擁抱良久，不舍而別。 這封家書是母親伊拉對她父親的全部記憶和思念 原件捐回武漢，希望兩國青年傳承友誼 葉蓮娜此次來漢，將她們最珍貴的物件——舒斯特爾1938年3月14日從漢口寫回的家書原件，捐給了中南財經政法大學國際教育學院。 5日上午，中南財經政法大學黨委常委、副校長劉仁山(右)接受葉蓮娜捐贈的家書並向其頒發捐贈證書。記者諶達軍攝 5日上午，蘇聯援華空軍志願隊烈士家書捐贈儀式上，葉蓮娜將包括這封家書原件、舒斯特爾和米娜結婚時的照片、舒斯特爾入黨批准文書、獲頒蘇聯紅旗勳章證書等十餘件重要歷史檔案，交到該校黨委常委、副校長劉仁山手中。劉仁山向葉蓮娜頒發捐贈證書並講話說，「我們要保存好這些寶貴的歷史文物，發掘其中的歷史價值，教育青年學生傳播正義、和平的聲音」。他說，任何時候都歡迎葉蓮娜和家人來武漢走走看看。 葉蓮娜說，外祖父舒斯特爾1938年4月犧牲時，自己的母親伊拉剛過半歲。 「你要照顧好女兒，撫養她健康平安地長大成人，這是你的主要任務。多陪她出門，到我們柳別爾齊的部隊看看，現在已經可以乘車去那兒了。」葉蓮娜指著信中這幾句說，這些是母親伊拉對自己父親的全部記憶和思念。這封家書裡有父親對伊拉全部的愛。 伊拉讀書時很刻苦用功，後來考上大學，學的是地理專業，畢業後從事自然環境保護工作，成了這方面的工程師。她工作勤懇，取得了很多成績，現在已87歲伊拉獨自一人生活在彼爾姆，身體已不是太好，時常咳嗽。 記者問葉蓮娜，她母親願意將家書原件捐給武漢嗎？葉蓮娜說，那封家書是母親最珍視的物件，一直夾在家裡的老相冊裡。這次決定把這封家書原件捐到武漢，老人心中很是不舍。有一天早上，她給我打電話說：「你拿去吧，這封信已經陪伴我87年了，你把它送回到它的投寄地，帶著它去到我父親的墓前。」葉蓮娜對記者說，母親希望這封家書能在維護中俄友誼中發揮作用。 5日上午，中南財經政法大學黨委常委、副校長劉仁山(右)接受葉蓮娜捐贈的家書並向其頒發捐贈證書。記者諶達軍攝 捐贈儀式上，蘇聯援華空軍志願隊歷史研究實踐隊正式成立，該校俄羅斯留學生阿琳娜、斯坦尼斯拉夫等成為首批隊員。該校黨委常委、宣傳部部長兼馬克思主義學院院長周巍希望實踐隊員做歷史的「尋珠人」與和平的「播種者」，用研究成果搭建中俄青年對話橋梁，讓先輩的犧牲化作今日維護和平的信念。 6日晚，葉蓮娜來到漢口江灘漫步，切身感受奔流的長江。眺望兩江四岸樓宇燈光秀流光溢彩，她問燈光秀是不是會亮一晚上；看看東西兩側都有跨江而過的大橋，她又問武漢有多少過江通道。漫步中，一幢高樓樓體上打出的四個字映入眼帘：「晚安武漢」。葉蓮娜對記者和翻譯說，如果不是穿的高跟鞋，她願在這裡走到天明，這裡太美了！ 此地離山海關路與沿江大道交會處不足千米。葉蓮娜的外祖父舒斯特爾1938年抵達武漢後就住在這裡。 8日上午，葉蓮娜完成武漢之旅乘機返回俄羅斯。這是她第一次來武漢外祖父舒斯特爾烈士墓碑前祭掃，了卻了她們家三代人87年來最大的心願。葉蓮娜將舒斯特爾生前從武漢寫回的唯一一封家書捐給了在漢高校，江城武漢和伏爾加河流域的彼爾姆之間又多一段佳話，中俄萬裡茶道上又多一份比茶湯更濃的情緣…… 長江日報記者諶達軍 通訊員劉琪 彭妤 卓張鵬 俄語翻譯支持 楊吉悅 長圖策劃：諶達軍 製作：中南財經政法大學國際教育學院學生團隊
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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